基于主体建模的建筑用能行为模拟研究综述

谢 慧，宋园园

(北京科技大学土木与资源工程学院，北京 100083)

建筑节能是社会节能减排的重要环节，中国的建筑能源消费总量占全国能源消费总量的20%[1]。建筑中人的用能行为对建筑物的性能有重要的影响。与用能行为相关的数据经常成为建筑模拟结果具有不确定性的主要来源。阮方等[2]通过对某一住宅建筑能耗进行研究，发现未考虑用能行为的能耗模拟结果与实际能耗的误差可达37.9%。Brounen等[3]调研了某住宅建筑的用能情况，结果表明不同住户的负荷曲线在时间上和空间上存在较大差异。

建筑能耗与人的生活方式、舒适度偏好以及与建筑系统的交互作用有关，固定作息法和简单的随机模型不能准确体现出用能行为所导致的能耗差距[4]，研究人员正寻求更先进的方法描述建筑中人的用能行为[5]，基于主体的建模的方法为与用能行为相关的建筑模拟提供了新思路。Azar等[6]从主体建模角度考虑了由于人与环境的交互而可能导致的用能行为的变化，提高了模拟结果的准确度。刘佳静等[7]通过主体建模技术构建了人员移动行为和动作行为模型，量化了用户行为对用电设备的影响。

现探讨用能行为和基于主体建模的内容，归纳了主体建模应用于建筑模拟的研究现状以及将用能行为模型与建筑模拟耦合的几种方法，指出该领域的重点与难点，为建筑模拟和建筑运行管理研究拓宽思路。

1 用能行为的研究内容

用能行为研究可以为建筑设计和节能政策的制定指明方向，而目前的建筑设计和建筑运营往往缺乏对用能行为的认识，导致建模和分析过程的过度简化[8]。建筑用能行为具有随机性、复杂性并涉及多个学科领域[9-10]。建筑领域的用能行为研究的框架如图1所示[11]，人的行为涉及建筑能耗及环境模拟和建筑设计方法。人的行为的影响因素可以分为与心理感知、行为偏好和经济文化有关的内部因素，以及与气象条件、室内环境和建筑类型有关的外部因素[12]。

图1 建筑领域用能行为研究的框架[11]

随着对建筑用能行为的深入研究，与用能行为有关的相关参数可以分为能耗、热舒适、声舒适、健康程度和空间规划等。人的行为可以分为移动行为和动作行为[13]。人的移动行为具有规律性、随机性和时间与空间上的自相关性[14]，相关模型有固定作息模型[15]和蒙特卡洛模型[16]。人员动作行为的基本类型和特点如表1所示，相关模型有固定作息模型[17]、阈值模型[18]、逻辑回归模型[19]、基于主体建模(agent-based modeling，ABM)模型[20]等。

表1 人员动作行为的基本类型和因素

2 基于主体建模的介绍

基于主体建模技术采用“自底向上”的建模思路，可以将现实世界中的对象抽象为主体(agent)并赋予其固有的属性和交互规则，进而描述整个系统动态变化[24]，基于主体建模的三大核心要素是主体、环境和规则。主体可具备多重属性并能自主地处理环境中所发生的事件，环境是不同主体的交互空间，包括地理信息环境和网络形式的社会环境；规则是主体与主体或环境之间的交互机制[25-26]。基于主体建模的方法已被广泛应用于模拟交通[27]、行人运动[28]和人员疏散[29]等场景。

基于主体建模可以使用不同的复杂系统建模软件工具，如Swarm[30]、Repast[31]、Netlogo[32]和Anylogic[33]等，从开发语言、运行速度和调度机制等方面对相关建模软件的对比如表2所示。

表2 复杂系统建模软件对比

与其他建模技术相比，基于主体建模方法将微观主体与宏观数学有效地结合在一起，可以模拟非线性的、离散的主体之间的交互作用，不仅具有模块化和灵活性[34-36]，还能体现出主体的自主性和异质性，有效解决了传统数学模型难以刻画的现实世界中的不确定性的难题，为能耗模拟和节能政策的制定提供新的思路。

3 基于主体建模的用能行为研究

基于主体建模的思想在建筑模拟领域适用于与环境参数和时间参数有关的驱动行为的研究[37]，以描述不确定的行为因素对建筑环境及能耗的影响[38]。基于主体建模的用能行为的模拟流程如图2所示[35]，构建人员行为模型和成本函数可以刻画人员感知、思考和行动相关的行为决策，进而完成主体之间的学习与交互过程，影响建筑环境和能耗变化，该变化的结果会反馈于人员的行为决策，仿真模型经过多次模拟及校准验证后，可在一定程度上提高模型的准确度。

图2 基于主体建模的用能行为的模拟流程[35]

近年来，关于基于主体建模的用能行为研究概述如表3所示。用能行为对建筑能耗及环境有着深刻影响，人的行为的属性涉及多个学科，如生理学[39](对特定热环境的偏好)和心理学[40-41](对特定行为的偏好)等；环境及能耗模拟多依赖于传统的建筑模拟软件；而主体与环境之间的交互往往使用主体行为模型和建筑模拟软件的耦合来表述。

基于主体建模的用能行为研究根据建筑类型可分为办公建筑和居住建筑，其规模可从单一房间扩充到群体建筑。借助不同学科理论知识和主体建模软件可以模拟建筑内人员的自适应行为[39,42-43]、人员用能行为对建筑能耗及环境的影响[7,44-47]以及节能策略对人员行为和意识的变化[35,44,48]。

除少数案例外[47,49-50]，ABM模型一般不会直接用以表示环境变化，EnergyPlus和DesignBuilder是ABM模型应用最广泛的建筑模拟软件，用能行为数据的获取主要是通过建筑中的人员调研和访谈的方式，借助直觉控制理论、DNA理论等对人的感知和行为进行表征，以文本文件形式输入至建筑模拟软件中[48]。

4 用能行为模型与建筑模拟的耦合

主体建模软件和建筑模拟软件的算法和界面不尽相同，用能行为模型与建筑模拟的方法主要有以下4类。

第一类方法是在建筑模拟软件中直接定义人员行为时间表或人员行为模型。例如美国采暖、制冷与空调工程师学会(ASHRAE)为不同类型的建筑提供了时间表用于建筑设计和模拟。部分建筑模拟软件内置了确定性或随机模型[55-56]，如DeST软件中内置的人行为模块[57]，软件中内置的模型包括人员的移动模型、设备控制模型。

第二类方法是将某一模型所得出的结果输入到另一模型中实现两种模型的耦合仿真。孙禹等[58]将建筑房间信息、设备运行信息以及人员行为规则信息输入到主体建模软件中建立多主体模型来预测人员行为对建筑能耗的影响。Handi[39]等通过EnergyPlus和NetLogo软件模拟不同热和照明偏好的居住者对室内环境的自适应行为。陈淑琴[34]等将居民划分为三种类型并定义各类人员的在室规律和行为规则建立多主体模型来模拟居住建筑的空调随机用能行为。孙红三等[59]利用基于Web的应用程序，为每个主体或空间生成CSV和IDF文件形式的时间表用于建筑环境模拟。该程序使用马尔可夫链模型来模拟建筑物内的人员的存在和移动，生成可用于建筑环境和能耗模拟的时间表捕获人员行为的复杂性和多样性，计算其对建筑性能的影响。

第三类方法是通过编程的方式将用能行为模型连接到建筑模拟软件的外部模拟器进行耦合仿真。Gunay等[60]开发了一个OpenStudio库将人行为模型应用到了EnergyPlus中，为人行为在建筑领域的模拟提供了更大的灵活性。Menassa等将DOE-2与Anylogic耦合在一起，模拟办公建筑中的人员用能行为的反馈机制对节能行为的影响。Lee等[35]和Langevin等[61]借助BCVTB构架和MLE+将MATLAB编程的ABM模型与建筑模拟仿真软件EnergyPlus耦合模拟办公人员热舒适和自适应行为。用能行为模型与能耗模拟软件耦合流程如图3所示[35]。EnergyPlus可以运行用户编写的自定义代码并覆盖软件的计算，MATLAB与EnergyPlus信息通过执行给定的BCVTB文件进行交换，交换的流程为EnergyPlus模拟建筑热环境并将其作为信息传递到MATLAB中的ABM模型中，以此预测各主体的用能行为，并将结果进行汇总传递回EnergyPlus中，此过程重复进行，直到模拟时间结束。

图3 用能行为模型与能耗模拟软件耦合流程[35]

第四类方法是利用可拓展语言在模块化组件上实现用能行为与建筑模拟的协同仿真[62]。obXML和obFMU是根据IEA EBC Annex 66开发的人员行为建模工具[63]。obXML作为一种建立在DNAS主体之上的XML形式的人员行为研究可拓展的标记语言，可以完成用能行为模型在不同建筑模拟软件和不同应用程序之间的信息交换。obFUM是一个以FUM形式表示的模块化组件。用能行为与建筑能耗的模拟的流程主要是通过obFMU读取以obXML形式表示的人员行为模块与建筑模拟软件实现协同仿真。目前该方法可以与EnergyPlus和ESP-r[64]一起使用实现建筑人员用能行为的建筑能耗模拟，obFUM与EnergyPlus集成的流程如图4所示[65]。

5 存在的问题与展望

5.1 存在的问题

(1)过度简化主体行为影响。现有建筑模拟软件更重视气象参数、围护结构等物理参数的设定，降低建筑能耗的主要途径是改善建筑围护结构的性能或提高建筑内用能设备的效率，用能行为对建筑环境及能耗的影响却被过度简化或忽略[4]。建筑环境促使室内人员调整自身的用能行为的同时，室内人员的行为也会对室内环境产生影响。人为了寻求舒适的室内环境会动态改变自身用能行为，例如门窗、照明灯具的开启状态、衣物的调整行为以及向建筑管理者报告有关不适等[6]。用能行为的研究方法多是构建概率模型或者时间序列模型，忽略了人员行为与环境、心理、社会等因素，导致了建筑设计和运营阶段在能源消耗和舒适设置方面的预测差距[66]。

(2)缺乏主体行为的量化性数据。基于主体建模的用能行为模拟需要基于经验数据进行参数化校准和敏感性分析，但在模型构建过程中经常缺乏关于主体及环境的详细信息，因此需要收集涵盖主体(人口、文化、时间、年龄、性别)和环境(建筑类型、气象条件)相关的人口统计数据、气象统计数据和建筑能源消耗的大数据并建立一系列的假设。找到具有代表性的样本并加以推广对于行为研究至关重要，但由于隐私和数据保护问题，数据采集工作仍是一项具有挑战性的任务[67]。

室内环境数据和人员行为数据作为用能行为模型的关键性输入参数，通过问卷调研或安装传感器的方式采集往往会出现“霍桑效应”[68]，被测试人员在意识到自己被观察后会改变或改善自己的行为特征，导致测量行为与实际行为产生偏差，影响用能行为模型的准确性。

(3)缺乏行为模型和建筑模拟的集成性研究。不同建模工具需要同时运行不同程序编码语言和协议，但用能行为和建筑能耗模拟的统一的描述标准和通用数据接口的研究较少，导致主体建模的软件和建筑模拟软件的集成性成为该领域的一大重点与难点。另外，目前将用能行为模型应用到建筑设计中去的实际案例较少，设计师和建筑管理人员缺少建筑内人员的用能行为特征信息，难以利用行为模型对新建建筑进行设计[61]。

5.2 未来的研究方向

(1)更多跨学科性质的用能行为研究。由于用能行为研究跨多学科领域，目前仍缺乏统一的语言和方法对研究结果进行度量与比较。除建筑类型和人口统计的相关变量外，还需全面考虑与人员行为相关的心理及社会因素。ABM模型对于主体及环境的属性和交互规则具有很强的依赖性，人的行为往往离不开社会网络的扩散，尤其是对于商业建筑而言，现有研究仍缺少群体行为的关注，例如了解在复杂的室内环境中个人和群体的动机、满意度或生产力之间的关系与影响。由于收集经验社会网络数据的成本较高，有必要对人的行为进行纵向研究，并结合社会学科和经济学科利用计划行为理论、效用函数等对模型进行参数化描述，以更好地了解不同类型的人的决策行为。

(2)更深入的用能行为表述方法。结合多学科研发专门的仿真建模技术、仿真工具和案例研究并集成到建筑环境与能耗模拟软件中，用以捕捉用能行为的复杂性和多样性并计算其对建筑性能的影响。可以综合人类感知、习惯和行为的数据驱动知识，利用统计分析程序、数据挖掘和机器学习技术处理数据，从大数据流中自动提取有效、新颖、潜在有用的行为描述，进而赋予主体更高的学习能力。

(3)更灵活的行为模型与建筑模拟的集成方法。随着不同建筑模拟软件的普及和建筑的几何性的复杂程度不断提升，有必要在主体建模软件与建筑模拟软件集成开发的过程中定义良好的软件接口和结构来建立统一的描述框架，提高模拟的灵活性和准确度，避免联合仿真过程中出现的代码冲突。在进一步的研究中，可以探索能耗模型与用能行为模型之间的实时数据传输，通过对多个软件平台数据进行实时的输入与导出，动态呈现出用户行为不同所导致的能耗变化并用于成本分析和建筑节能优化设计。